迭代方法如何求解二叉树的高度？

迭代方法求解二叉树高度通常使用递归和栈的数据结构。这里提供一种基于深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）的迭代方法：

1. **初始化**：设置两个变量，一个用于存储当前路径的最大深度（`maxDepth`），另一个用于跟踪当前路径的深度（`currentDepth`），并将它们都初始化为0。

2. **遍历**：对于每个节点，从根节点开始：
- 将当前节点压入栈中。
- 当栈不为空时，执行以下操作：
a. 弹出栈顶节点，更新`currentDepth`。
b. 如果`currentDepth`比`maxDepth`大，就更新`maxDepth`。
c. 检查该节点是否有右子节点或左子节点（或两者都有），如果有，将它们压入栈中，继续遍历。
- 当遍历完当前节点的所有子节点后，`currentDepth`减1，表示回溯到上一层。

3. **返回结果**：当栈空时，说明所有节点都已处理过，此时`maxDepth`就是二叉树的最终高度。

这种方法避免了递归带来的函数调用开销，提高了效率。相关问题如下：

相关问题

简要说明，什么是二叉树？什么是平衡二叉树？什么是退化二叉树？什么是满二叉树？什么是完全二叉树？

二叉树是一种数据结构，由一个根节点和最多两个子节点组成，每个子节点也可以有最多两个子节点，称为左子树和右子树。平衡二叉树是一种特殊的二叉树，其中每个节点的左右子树的深度不能超过1，以确保树的平衡性。退化二叉树是一种高度不平衡的二叉树，其中一条路径上只有一个子节点。满二叉树是一个高度为h，具有2^(h+1)-1个节点的二叉树，其中每个节点都有0或2个子节点。完全二叉树是一个高度为h，具有2^h至2^(h+1)-1个节点的二叉树，在最底层上没有空缺节点，所有节点向左对齐。

迭代法实现二叉树的层次遍历

迭代法实现二叉树的层次遍历可以使用队列来辅助实现。以下是实现的伪代码：

function levelOrderTraversal(root):
    if root is null:
        return []

    queue = new Queue()
    queue.enqueue(root)
    result = []

    while not queue.isEmpty():
        node = queue.dequeue()
        result.append(node.value)

        if node.left is not null:
            queue.enqueue(node.left)

        if node.right is not null:
            queue.enqueue(node.right)

    return result

这里使用了一个队列来存储每一层的节点。首先将根节点入队列，然后进入循环，每次从队列中取出一个节点并记录其值。然后将其左右子节点依次入队列，直到队列为空。最后返回遍历结果。

注意：这里的队列可以使用自己实现的数据结构，也可以使用语言提供的队列实现（如Python中的collections.deque）来代替。